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考虑对象方向关系的密度聚类算法
- 当前的聚类算法很多，但是都没有解决关于边界点的问题，这个算法提出一种新的观点。-current clustering algorithm, and still has no points on the border issue and the algorithm, a new perspective.
DBSCAN C#实现
- 使用c#实现了 基于密度的聚类 DBSCAN算法，附带坐标系，可以直观显示出聚类前和聚类后的点集，完整无错，可运行，完全原创！
DBSCAN
- 这是一种基于密度的聚类分析算法，可以发现任意形状的簇，可以发现噪声点。-This is a density-based clustering analysis algorithm can find clusters of arbitrary shape can be found noise points.
DBSCAN
- DBSCAN 简单来说就是一种基于密度的聚类算法。 数据输入支持weka数据格式，里面有一个例子数据，结果与weka比较过，是相同的。 网上有一个DBSCAN的C#的源码，但是错的。-DBSCAN is simply a kind of density-based clustering algorithm. Data entry support weka data format, which is an example of data, results and weka comparis
dbscan
- DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applacations with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。程序用本人独立设计的，保留创意，拷贝不究！-DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applacations with Noise) is a more representative density-based clustering algorithm. Procedures
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- 论述了医学图像挖掘在计算机辅助诊断中的作用，提出了采用灰度级作为 CT 图像特征的思想、灰度级的提取和存储方法，介绍 了采用决策树分类算法和基于密度的聚类算法对胸部和头部 CT 图像进行分类和聚类的结果及其分析，给出了分析的结论和进一步的研究方向。-Image mining Computer-aided diagnoses Luminance grade Classification Clustering
dbscan
- DBSCAN算法，利用数据集中密度差异来区分不同聚类。-DBSCAN algorithm, the density difference between the use of data sets to distinguish between different cluster.
dbscan
- DBSCAN算法的matlab 实现。。基于密度的聚类算法-DBSCAN algorithm matlab implementation. . Density-based clustering algorithm. . .
midu
- matlab的一种基于密度的聚类方法，和划分方法和中心计算方法比较效果较好-matlab a density-based clustering method, and the division method and the calculation of comparative effectiveness center is better
b
- ：DBSCAN是一个基于密度的聚类算法。该算法将具有足够高密度的区域划分为簇，并可以在带有“噪声”的空间数 据库中发现任意形状的聚类。但DtLqCAN算法没有考虑非空间属性，且DBSCAN算法需扫描空间数据库中每个点的e一 邻域来寻找聚类，这使得DBSCAN算法的应用受到了一定的局限。文中提出了一种基于DBSCAN的算法，可以处理非空 间属性，同时又可以加快聚类的速度。-: DBSCAN is a density-based clustering algorithm. The alg
Mean-shift-research-and-applications
- ：对均值漂移算法的理论和应用作一全面的综述．首先根据密度函数的非参数估计推导出均值漂移公式的一 般形式，说明了均值漂移迭代算法的步骤及收敛性；然后重点讨论核函数的选择以及带宽矩阵的计算等关键技术；最 后归纳了均值漂移算法在模式检测、聚类、图像分割以及物体实时跟踪等方面的应用，并展望了均值漂移算法在理论和应用中的研究方向．-Clustering thesis
dpca
- 自动选择聚类中心的快速搜索密度峰值聚类算法(A fast search algorithm for density peak clustering based on automatic selection of clustering centers)
AIS聚类
- 实验目的 1.对AIS数据按照上行、下行船舶轨迹点进行分类。 2.掌握基于密度聚类方法原理（以DBSCAN为例）。 3.熟悉AIS数据处理的基本方法。 4.熟悉船舶运动模式辨识的基本原理和方法。 实验环境 Matlab(Purpose 1. The AIS data are classified according to the upstream and downstream ship's track points. 2. Master the principle of density clus
聚类算法
- 简单的各种聚类算法，适合初学者学习！！！！(Simple clustering algorithm, suitable for beginners to learn!!!!)
clustering
- 包括层次聚类和密度聚类的效果对比，是机器学习入门的好东西(Including hierarchical clustering and density clustering effect contrast, is a good machine learning entry)
multicluster2
- 该代码主要用于聚类，具有很好的效果，速度也挺快。(The code is mainly used for clustering, with good effect and fast speed.)
DBSCAN聚类
- Python密度聚类 最近在Science上的一篇基于密度的聚类算法《Clustering by fast search and find of density peaks》引起了大家的关注(在我的博文“论文中的机器学习算法——基于密度峰值的聚类算法”中也进行了中文的描述)。于是我就想了解下基于密度的聚类算法，熟悉下基于密度的聚类算法与基于距离的聚类算法，如K-Means算法之间的区别。 基于密度的聚类算法主要的目标是寻找被低密度区域分离的高密度区域。与基于距离的聚类算法不同的是，基
基于聚类的细分研究
- 使用R语言进行聚类分析的例子，包括层次聚类，k均值聚类，密度聚类等(Examples of clustering analysis using R language, including hierarchical clustering, K mean clustering, density clustering, etc.)
局部聚类算法
- 2014Science-一种基于局部点密度的聚类方法(2014Science- a clustering method based on local point density)
Hand-gesture-recognition--master.zip
- 关于图像关键帧提取的源代码，利用图像熵和密度聚类算法提取